Les professionals en informatique des matériaux du laboratoire Ames du département américain de l’énergie ont amélioré un algorithme qui emprunte son approche aux habitudes de nidification des coucous, réduisant le temps de recherche de nouveaux alliages de haute technologie de quelques semaines à quelques secondes.



Les scientifiques étudient un style d’alliages appelés alliages à haute entropie, une nouvelle classe de matériaux très recherchés pour une foule de propriétés inhabituelles et potentiellement bénéfiques. Ils sont légers par rapport à leur résistance, résistants à la fracture, hautement résistants à la corrosion et à l’oxydation, et résistent bien dans les environnements à haute température et haute pression – ce qui en fait des matériaux attrayants pour l’industrie aérospatiale, l’exploration spatiale, l’énergie nucléaire et la défense. programs.

Empruntant aux oiseaux, les industry experts réduisent à quelques secondes le temps de recherche de nouveaux alliages à haute entropie

Bien que la promesse de ces matériaux soit grande, ils présentent des difficultés majeures aux scientifiques qui tentent de les rechercher et de les personnaliser pour les utiliser dans les systems. Étant donné que ces alliages sont constitués de cinq éléments différents ou as well as, ils sont coûteux et difficiles à développer et à rechercher expérimentalement, ce qui fait d’une approche de form Edison un non-démarreur. Avec autant d’ingrédients et tant de façons différentes de les construire, il existe des permutations presque infinies de recettes pour leur conception. Parmi des milliards d’options, comment les chercheurs restreignent-ils leur recherche à quelques excellents candidats potentiels pour une candidature ?



La réponse dans ce cas est un algorithme évolutif, utilisant une edition hybride d’un programme informatique développé il y a dix ans, appelé Cuckoo Lookup (CS). Les coucous sont des parasites du couvain, pondant leurs œufs dans le nid d’un oiseau hôte de sorte qu’ils finissent par élever le as well as gros et le furthermore fort poussin de coucou comme l’un des siens.

« Cette stratégie de » survie du additionally apte « à partir du comportement des oiseaux est l’idée derrière Cuckoo Search », a déclaré Duane Johnson, un scientifique des matériaux informatiques au laboratoire Ames. Chaque œuf représente une answer feasible, en compétition pour être la meilleure resolution dans un nid donné dans un nombre fixe de nids possibles. La meilleure resolution de chaque nid est en concurrence avec d’autres nids, jusqu’à ce que la meilleure option soit trouvée.

L’équipe du laboratoire Ames a modifié la recherche de coucou, qui a considérablement accéléré le processus de localisation des alliages idéaux ou du meilleur « œuf » dans un grand nombre de possibilités. Le CS primary tire parti d’un concept mathématique appelé vol de Lévy, que les théoriciens du calcul utilisent à leur avantage pour rechercher des ensembles de données extrêmement volumineux. Mais, bien que cette méthode fonctionne pour de grands ensembles de données, l’équipe d’Ames Lab a constaté que l’association d’un autre idea mathématique, un algorithme de Monte Carlo, avec le vol de Lévy, réduisait considérablement le temps nécessaire pour obtenir des candidats optimaux pour les alliages à haute entropie, fournissant des modèles optimaux presque sur la mouche.

« Le goulot d’étranglement de la building de modèles étant éliminé, il est probable de réaliser une conception informatique qui n’est actuellement pas pratique, a déclaré Johnson. » Comme notre CS hybride est indépendant des problèmes, il offre des applications d’optimisation dans de nombreux domaines divers.